(57)【要約】【課題】コンテンツマッチ広告含む広告配信に関して、広告効果の低減を防ぎ、効果的な広告配信を行う広告配信装置、広告配信方法、及び広告配信制御プログラムを提供する。【解決手段】本発明に係る広告配信装置は、広告媒体であるウェブコンテンツに広告の配信を行なう広告配信装置であって、ウェブコンテンツに含まれるテキスト情報から、特徴語を抽出する抽出手段と、抽出された特徴語を所属するカテゴリに分類するカテゴリ分類手段と、分類された前記カテゴリと、ウェブコンテンツとの関連度合いを表すスコアを算出するスコア算出手段と、算出されたスコアに基づいて、広告の配信方法を選択する配信広告選択手段とを有し、配信広告選択手段は、スコアが上位所定数のカテゴリにおいて、当該カテゴリ間の前記スコアが略同一であるとき、コンテンツマッチ広告以外による広告の配信方法を選択することを特徴とする。【選択図】図３
2010039600.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
広告媒体であるウェブコンテンツに広告の配信を行なう広告配信装置であって、
前記ウェブコンテンツに含まれるテキスト情報から、特徴語を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記特徴語を所属するカテゴリに分類するカテゴリ分類手段と、
前記カテゴリ分類手段により分類された前記カテゴリと、前記ウェブコンテンツとの関連度合いを表すスコアを算出するスコア算出手段と、
前記スコア算出手段により算出された前記スコアに基づいて、広告の配信方法を選択する配信広告選択手段とを有し、
前記配信広告選択手段は、前記スコアが上位所定数のカテゴリにおいて、当該カテゴリ間の前記スコアが略同一であるとき、コンテンツマッチ広告以外による広告の配信方法を選択すること、
を特徴とする広告配信装置。
【請求項２】
前記配信広告選択手段は、
前記スコアが上位所定数のカテゴリ間の前記スコアが略同一であるとき、前記コンテンツマッチ広告以外による広告の配信方法を選択することに代えて、広告の配信方法を選択せず、前記ウェブコンテンツに広告の配信が行なわれないこと、
を特徴とする請求項１に記載の広告配信装置。
【請求項３】
前記ウェブコンテンツのカテゴリを表す単語と、当該カテゴリを表す単語に関連する関連単語とが対応付けて登録されたカテゴリ分類データベースを備え、
前記カテゴリ分類手段は、前記抽出手段により抽出された前記特徴語と前記関連単語とに基づいて当該特徴語をカテゴリに分類すること、
を特徴とする請求項１又は２に記載の広告配信装置。
【請求項４】
前記カテゴリ分類データベースには、前記関連単語の当該関連単語に対応するカテゴリとの関連度合いを示す関連単語重み値が、当該関連単語に付されて登録されており、
前記ウェブコンテンツに含まれる前記特徴語の当該ウェブコンテンツにおける重要度を示す特徴語重み値を算出する重み値算出手段を有し、
前記スコア算出手段は、前記関連単語重み値及び前記特徴語重み値に基づいた前記スコアを算出すること、
を特徴とする請求項１ないし３いずれか一項に記載の広告配信装置。
【請求項５】
前記配信広告選択手段は、前記スコアが上位所定数のカテゴリにおいて、前記スコアが略同一でないとき、前記スコアが上位所定数のカテゴリに分類された特徴語に基づいて、コンテンツマッチ広告による広告の配信を選択すること、
を特徴とする請求項１ないし４いずれか一項に記載の広告配信装置。
【請求項６】
広告媒体であるウェブコンテンツに広告の配信を行なう広告配信装置における広告配信方法であって、
コンピュータが、
前記ウェブコンテンツに含まれるテキスト情報から、特徴語を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程により抽出された前記特徴語を所属するカテゴリに分類するカテゴリ分類工程と、
前記カテゴリ分類工程により分類された前記カテゴリと、前記ウェブコンテンツとの関連度合いを表すスコアを算出するスコア算出工程と、
前記スコア算出工程により算出された前記スコアに基づいて、広告の配信方法を選択する配信広告選択工程とを有し、
前記配信広告選択工程では、前記スコアが上位所定数のカテゴリにおいて、当該カテゴリ間の前記スコアが略同一であるとき、コンテンツマッチ広告以外による広告の配信方法を選択すること、
を特徴とする広告配信方法。
【請求項７】
請求項６に記載の広告配信方法をコンピュータに実行させるための広告配信制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ウェブコンテンツと共に表示されるウェブ広告を配信する広告配信装置、広告配信方法、及び広告配信制御プログラムの分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
表示されるウェブコンテンツの内容に合わせて広告掲載を行うコンテンツマッチ広告やコンテンツ連動型広告が知られている（例えば、特許文献１参照）。広告主は、掲載したい広告と、その広告に関連するキーワードを指定すると、広告はそのキーワードに関連するコンテンツ（広告媒体）に対して掲載される。ウェブコンテンツの文章内容、キーワードなどを解析して、その内容と関連性の高い広告が配信される仕組みである。広告主にとっては、自らの商品やサービスと関連性の高いウェブサイトやウェブコンテンツに広告を掲載することができるので、高い広告効果を期待できる。即ち、このような広告方法によれば、閲覧者の嗜好にマッチした広告掲載を行うので、ウェブ広告による集客効果、又、費用対効果を向上させることができる。
【特許文献１】特開２００８−９７３５１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ここで、あるコンテンツに含まれる話題、キーワードが複数の分野やカテゴリに渡る場合、どの話題に対応した広告を掲載（配信）すべきかが問題になる。例えば、コンテンツの７割がプログラミングについての話題、３割が食事とスポーツについての話題が記載されている場合には、従来のコンテンツマッチ広告により、メイントピックであるプログラミングに関連する広告掲載を行うことで広告効果が期待できる。
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載される広告配信方法や従来のコンテンツマッチ広告方法では、プログラミング、食事、スポーツについての話題が均等に記載されている場合には、どの話題に合わせて広告を掲載すべきかの判断は困難である。例えば、プログラミングに関連する広告を掲載したとしても、同時に食事やスポーツの話題が約６割を占めるコンテンツに対して、高い広告効果を望むことは難しい。関連のない話題が多くを占めるコンテンツに、広告掲載しても、閲覧者の反応は低いものと考えられる。
【０００５】
また、広告主サイドからすると、広告配信サイド（例えば、広告配信会社）へ支払う課金の方法として広告表示毎に課金を行う方法（インプレッション型課金）で契約している場合には、広告リンクがクリックされる可能性は低いにも関わらず課金されてしまうことになり、その費用対効果も低減してしまう。
【０００６】
反対に、広告配信サイドからすると、課金方法がクリック毎の課金又は成功報酬型課金である場合には、広告リンクがクリックされる可能性は低いにも関わらず広告を掲載し続けねばならず、広告スペースの無駄となりひいてはインフラ設備の維持費等にも影響する。また、クリックが期待できない広告を掲載するよりは、その広告スペースにコンテンツに依存しない別の広告を掲載した方がより高い広告効果を得ることができる可能性もある。
【０００７】
本発明は上記の従来の問題点に鑑み提案されたものであり、その目的とするところは、コンテンツマッチ広告含む広告配信に関して、広告効果の低減を防ぎ、効果的な広告配信を行う広告配信装置、広告配信方法、及び広告配信制御プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の課題を解決するため、本発明にあっては、請求項１に記載されるように、広告媒体であるウェブコンテンツに広告の配信を行なう広告配信装置であって、前記ウェブコンテンツに含まれるテキスト情報から、特徴語を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記特徴語を所属するカテゴリに分類するカテゴリ分類手段と、前記カテゴリ分類手段により分類された前記カテゴリと、前記ウェブコンテンツとの関連度合いを表すスコアを算出するスコア算出手段と、前記スコア算出手段により算出された前記スコアに基づいて、広告の配信方法を選択する配信広告選択手段とを有し、前記配信広告選択手段は、前記スコアが上位所定数のカテゴリにおいて、当該カテゴリ間の前記スコアが略同一であるとき、コンテンツマッチ広告以外による広告の配信方法を選択することを特徴とする広告配信装置を要旨としている。
【０００９】
また、請求項２に記載されるように、請求項１に記載の広告配信装置において、前記配信広告選択手段は、前記スコアが上位所定数のカテゴリ間の前記スコアが略同一であるとき、前記コンテンツマッチ広告以外による広告の配信方法を選択することに代えて、広告の配信方法を選択せず、前記ウェブコンテンツに広告の配信が行なわれないようにすることができる。
【００１０】
また、請求項３に記載されるように、請求項１又は２に記載の広告配信装置において、前記ウェブコンテンツのカテゴリを表す単語と、当該カテゴリを表す単語に関連する関連単語とが対応付けて登録されたカテゴリ分類データベースを備え、前記カテゴリ分類手段は、前記抽出手段により抽出された前記特徴語と前記関連単語とに基づいて当該特徴語をカテゴリに分類するようにすることができる。
【００１１】
また、請求項４に記載されるように、請求項１ないし３いずれかに記載の広告配信装置において、前記カテゴリ分類データベースには、前記関連単語の当該関連単語に対応するカテゴリとの関連度合いを示す関連単語重み値が、当該関連単語に付されて登録されており、前記ウェブコンテンツに含まれる前記特徴語の当該ウェブコンテンツにおける重要度を示す特徴語重み値を算出する重み値算出手段を有し、前記スコア算出手段は、前記関連単語重み値及び前記特徴語重み値に基づいた前記スコアを算出するようにすることができる。
【００１２】
また、請求項５に記載されるように、請求項１ないし４いずれかに記載の広告配信装置において、前記配信広告選択手段は、前記スコアが上位所定数のカテゴリにおいて、前記スコアが略同一でないとき、前記スコアが上位所定数のカテゴリに分類された特徴語に基づいて、コンテンツマッチ広告による広告の配信を選択するようにすることができる。
【００１３】
また、上記の課題を解決するため、本発明にあっては、請求項６に記載されるように、広告媒体であるウェブコンテンツに広告の配信を行なう広告配信装置における広告配信方法であって、コンピュータが、前記ウェブコンテンツに含まれるテキスト情報から、特徴語を抽出する抽出工程と、前記抽出工程により抽出された前記特徴語を所属するカテゴリに分類するカテゴリ分類工程と、前記カテゴリ分類工程により分類された前記カテゴリと、前記ウェブコンテンツとの関連度合いを表すスコアを算出するスコア算出工程と、前記スコア算出工程により算出された前記スコアに基づいて、広告の配信方法を選択する配信広告選択工程とを有し、前記配信広告選択工程では、前記スコアが上位所定数のカテゴリにおいて、当該カテゴリ間の前記スコアが略同一であるとき、コンテンツマッチ広告以外による広告の配信方法を選択することすることを特徴とする広告配信方法を要旨としている。
【００１４】
また、請求項７に記載されるように、請求項５に記載の広告配信方法をコンピュータに実行させるための広告配信制御プログラムとして構成することができる。
【００１５】
なお、本発明の構成要素、表現または構成要素の任意の組合せを、方法、装置、システム、コンピュータプログラム、記録媒体、などに適用したものも本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、コンテンツマッチ広告含む広告配信に関して、広告効果の低減を防ぎ、効果的な広告配信を行う広告配信装置、広告配信方法、及び広告配信制御プログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、本発明を実施するための最良の形態を各実施形態において図面を用いて説明する。
【００１８】
＜システム構成＞
（ネットワーク）
はじめに、具体的な発明の内容を説明する前に、本発明を実施するにあたってのシステム構成について説明する。図１は、本発明による広告配信装置１、Ｗｅｂサーバ２、及び端末３が、ネットワーク４を介して接続されているネットワーク構成図である。
【００１９】
広告配信装置１は、本発明に係る広告配信装置（広告配信サーバ）であり、Ｗｅｂサーバ２が提供するコンテンツに関連する広告の配信を行なう。Ｗｅｂサーバ２は、コンテンツサーバであり、端末３からのコンテンツ取得要求に応じてコンテンツを提供する。端末３は、広告を含むウェブコンテンツを閲覧するためのクライアント端末である。例えば、ＰＣ（Personal Computer）、ＰＤＡ（Personal Digital Assistants）、携帯電話等の情報処理機器から構成され、ウェブブラウザ（ウェブコンテンツ閲覧ソフトウェア）を備える。ネットワーク４は、有線、無線を含むネットワークで、例えば、インターネット網である。
【００２０】
なお、図１は本発明の一実施形態を説明するにあたっての一構成例を示したものであり、広告配信装置１はＷｅｂサーバ２と共通のサーバ上に構築してもよいし、さらに後述する内部の機能部やＤＢ（Data Base）を異なるサーバ上に構築してネットワーク４上に配置（接続）してもよい。
【００２１】
（ハードウェア）
ここで、広告配信装置１のハードウェア構成について簡単に説明しておく。広告配信装置１は、主要な構成として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、補助記憶装置、記憶媒体読取装置、入力装置、表示装置、及び通信装置などを備える。
【００２２】
ＣＰＵは、マイクロプロセッサ及びその周辺回路から構成され、広告配信装置１全体を制御する回路である。また、ＲＯＭは、ＣＰＵで実行される所定の制御プログラム（ソフトウェア部品）を格納するメモリであり、ＲＡＭは、ＣＰＵがＲＯＭに格納された所定の制御プログラム（ソフトウェア部品）を実行して各種の制御を行うときの作業エリア（ワーク領域）として使用するメモリである。
【００２３】
補助記憶装置は、汎用のＯＳ（Operating System）、広告に係る各種ＤＢ、本発明に係るプログラムなどを格納する装置であり、不揮発性の記憶装置であるＨＤＤ（Hard Disk Drive）などが用いられる。なお、上記各種情報は、補助記憶装置以外にも、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk - ROM）やＤＶＤ（Digital Versatile Disk）などの記憶媒体やその他のメディアを記憶されてもよく、これらの記憶媒体に格納された各種情報は、記憶媒体読取装置などのドライブ装置を介して読み取ることが可能である。よって、必要に応じて記録媒体を記憶媒体読取装置にセットすることで、各種情報が得られる。
【００２４】
入力装置は、ユーザ（管理者）が各種入力操作を行うための装置である。入力装置は、マウス、キーボードなどを含む。表示装置は、表示画面を表示する装置である。例えば、ＬＣＤ(Liquid Crystal Display)、ＣＲＴ(Cathode Ray Tube)などから構成される。次に、通信装置は、ネットワークを介して他装置との通信を行う装置である。有線ネットワークや無線ネットワークなど含む各種ネットワーク形態に応じた通信をサポートする。
【００２５】
（機能）
図２は、本発明の実施形態に係る広告配信装置１、及びＷｅｂサーバ２の一実施形態の主要機能を示す機能ブロック図である。広告配信装置１は、主要な機能として、コンテンツ受信部１０１、特徴語抽出部１０２、カテゴリ分類部１０３、スコア算出部１０４、配信広告選択部１０５、コンテンツマッチ広告検索部１０６、一般広告検索部１０７、及び広告送信部１０８を含む構成である。また、ＤＢとして、カテゴリ分類ＤＢ１１１、コンテンツマッチ広告ＤＢ／入札ワードＤＢ１１２、一般広告ＤＢ１１３を備える。
【００２６】
コンテンツ受信部１０１は、Ｗｅｂサーバ２からウェブコンテンツを受信する機能を有している。Ｗｅｂサーバ２からは、ウェブコンテンツから抽出済みのテキスト情報形式で受信してもよい。
【００２７】
特徴語抽出部１０２は、ウェブコンテンツから特徴語を重み値とともに抽出する機能を有している。特徴語は、ウェブコンテンツに含まれる単語から特徴語抽出処理を行って抽出される。例えば、ウェブコンテンツ内の単語について、その出現頻度、出現箇所、文字属性などに応じた重みを値として算出（重み値算出部）し、上位の重み値を有する単語をそのウェブコンテンツを特徴付ける特徴語として抽出する。
【００２８】
カテゴリ分類部１０３は、カテゴリ分類ＤＢ１１１を参照して、特徴語抽出部１０２により抽出された特徴語を属するカテゴリに分類する機能を有している。カテゴリ分類ＤＢ１１１は、詳しくは後述するが、特徴語を分類するために、予め想定されるカテゴリ（名称）と、そのカテゴリに関連する関連単語を対応させて記憶しているＤＢである。関連単語の取得方法は色々であるが、一例として、カテゴリ名称を検索エンジンに投げて検索結果のスニペットから関連単語を取得しておく。スニペットとは、検索エンジンで検索結果のタイトルの下に表示されるテキストのことである。
【００２９】
スコア算出部１０４は、広告媒体であるウェブコンテンツに対するカテゴリ毎の関連度合いを表すスコアを算出する機能を有している。詳細は後述する。
【００３０】
配信広告選択部１０５は、スコア算出部１０４により算出されたスコアに基づいて、配信すべき広告をコンテンツマッチ広告か、コンテンツマッチ広告以外の広告かの選択（判定）を行なう機能を有している。具体的には、スコア（値）が各カテゴリにおいてほぼ満遍なく分布（略均一）している場合、つまりコンテンツ内の話題（トピック）が均等に分散している場合、コンテンツマッチ広告以外の広告を配信すべきと判定する。一方、スコアがあるカテゴリにおいて偏り（非略均一）がある場合、つまりコンテンツ内のある特定の話題（トピック）が占めている場合、その特定の話題に関するカテゴリ（そのカテゴリに属する特徴語）にマッチしたコンテンツマッチ広告を配信すべきと判定する。詳細はまた後述する。
【００３１】
コンテンツマッチ広告検索部１０６は、入札ワードを利用してコンテンツマッチ広告ＤＢ１１２から、カテゴリ（又はそのカテゴリに分類された特徴語）にマッチしたコンテンツマッチ広告を選択して配信すべき広告を決定する機能を有している。このコンテンツマッチ広告については、詳細後述する。
【００３２】
一般広告検索部１０７は、一般広告ＤＢ１１３から、配信すべき広告を選択して決定する機能を有している。なおここでいう一般広告とは、コンテンツマッチ広告と区別するために用いた表現である。コンテンツマッチ広告は広告媒体であるコンテンツにマッチした（関連性のある）広告であるのに対し、一般広告は、広告媒体であるコンテンツに関係なく、例えば、世間一般で広く広告されるべきタイプ（内容）の広告である。
【００３３】
また、ここで一般広告検索部１０７に代えて、例えば、ターゲティング広告検索部等と称して、ウェブコンテンツを閲覧しているユーザの属性に基づいて広告を選択して配信するというターゲティング広告を行ってもよい。この場合、ユーザの属性（例えば、年齢、性別、住所、職業、趣味など）をユーザＩＤ毎に登録したユーザ属性ＤＢを備え、広告ＤＢでは、広告主により設定された配信条件（ユーザ属性）と広告データとを対応付けて記憶する。ウェブコンテンツを閲覧しているユーザのＩＤからユーザ属性を抽出して、その属性と配信条件がマッチした広告を配信する。これにより、例えば、閲覧者の性別が「女性」である場合には、化粧品に関する広告を選択したり、年齢が「30〜40代」である場合には、不動産に関する広告を選択して配信することができ、閲覧者に応じた広告を配信して、より広告効果を高めることができる。
【００３４】
広告送信部１０８は、配信されるべきコンテンツマッチ広告又は一般広告をＷｅｂサーバ２に送信する機能を有している。
【００３５】
次に、Ｗｅｂサーバ２の機能についても簡単に説明する。Ｗｅｂサーバ２は、一般的なＷｅｂサーバであり、主要な機能として、ページ要求受信部２０１、コンテンツ送信部２０２、広告受信部２０３、ページ作成部２０４、及びページ送信部２０５を含む構成である。
【００３６】
ページ要求受信部２０１は、端末３からウェブコンテンツページの要求を受信する。コンテンツ送信部２０２は、そのウェブコンテンツページに表示する（埋め込む）ための広告の配信を受けるため広告配信装置１に対して、コンテンツＤＢ２０６から、ページ作成部２０４を介して、対象となるコンテンツを送信する。広告受信部２０３は、広告配信装置１から広告（コンテンツマッチ広告又は一般広告）を受信する。ページ作成部２０４は、ウェブコンテンツページに広告を埋め込んで最終的に端末３（ひいてはユーザ）に提供するウェブコンテンツページを作成する。ページ送信部２０５は、最終的なウェブコンテンツページを端末３に送信する。
【００３７】
以上、本発明の実施形態に係る広告配信装置１の構成全般について説明を行った。この構成において以下、広告配信装置１の（処理）動作について説明を行う。
【００３８】
＜動作＞
図３は、本発明による広告配信装置１の広告配信処理例を示すフローチャートである。適時図面を参照して以下説明を行う。
【００３９】
ステップＳ３０１で、Ｗｅｂサーバ２から受信したウェブコンテンツからテキスト情報を読み込む。
【００４０】
ステップＳ３０２に進み、特徴語抽出部１０２は、読み込んだテキスト情報から特徴語抽出処理を行う。まず、テキスト情報に含まれる単語を抜き出して、その単語毎に重み値を算出する。重み値は、ウェブコンテンツとその単語との関連度合いを示す値である。重み値は、関連度合い算出の基となる要素、例えば上述したように、ウェブコンテンツ内の単語の出現頻度、出現箇所、文字属性（書体データ）などに基づいて算出される。そのウェブコンテンツ内で出現頻度の高い単語は、直接的にそのウェブコンテンツを特徴付ける意味を持つし、ウェブコンテンツ内のタイトルを示す箇所や文書前半等に位置する単語は、要約的にそのウェブコンテンツを特徴付ける意味を持つ。また。文字属性（フォントサイズ、太文字、下線文字、色文字等）に着目すれば、ウェブコンテンツ作成者が何らかの意図を持ってその単語にフォントを付しているので、同様にそのウェブコンテンツを特徴付ける意味を持つと考えられるからである。
【００４１】
図４は、ウェブコンテンツから特徴語とその重み値が抽出された様子を示す図である。この例では、いわゆるブログと称されるコンテンツであるが、このコンテンツは、タイトルブロックと本文ブロックにブロック分けされている。タイトルブロックに位置する単語は、タイトルやそれに準ずる単語が記載されていることが多く、コンテンツの内容や話題をよく表している。よって、タイトルブロックに位置する単語は大きい重み値を付与する。また、文字フォントが他の文字に比べ大きい単語についても大きい重み値を付与する。よって、単語「パソコン」、「生活」、「日記」には大きな重み値が付与される。また、単語「カレー」は出現頻度が高く、下線が引かれている箇所もあるため、同様に大きな重み値が付与される。
【００４２】
また、重み値として、世間一般でその単語がどの程度使用されているかを考慮することもできる。単純にその単語を検索エンジンで検索した結果のヒット数に応じて重み値を大きくしてもよいし、一般名詞（普通名詞）より固有名詞の方が商品名等に関連性が高いといったように何かしら意味があるものとして同様に重み値を大きくしてもよい。
【００４３】
このような重み付けに関し一例として、文章中の特徴的な単語を抽出するためのアルゴリズム（自然言語処理）であるTF-IDFなどが知られている。コンテンツから得られる単語の出現頻度を表すTF値と、コーパスを検索した結果得られる出現頻度であるDF値（又は逆出現頻度であるIDF値）とからTF-IDF値を求め、TF-IDF値がある閾値以上のもののみを特徴語とすることにより特徴語の抽出を行う。なお、コーパスとは、多数の単語が含まれているデータベースのようなもので、各単語とその出現頻度(DF値)が格納されているものとする。多くのドキュメントに出現する一般的な単語は重要度を下げて、特定のドキュメントにしか出現しない単語の重要度を上げる役割がある。特徴語の抽出条件は、例えば、「TF-IDF値がある閾値以上である単語すべて」、「TF-IDF値がある閾値以上である単語のうち上位Ｎ件の単語」などとする。
【００４４】
このようにどのような単語を特徴語として抽出するかは、弾力的に決定することが可能である。なお、算出された重み値は数値を扱いやすいよう正規化処理をしておく。
【００４５】
図３に戻り、ステップＳ３０３に進み、カテゴリ分類部１０３は、カテゴリ分類ＤＢ１１１を参照して、ステップＳ３０２で抽出された特徴語をカテゴリに分類する。図５は、カテゴリ分類ＤＢ１１１のデータ構造を示す模式図である。カテゴリ分類ＤＢ１１１は、コンテンツから抽出された特徴語をカテゴリ分類するために用いられるＤＢで、予め想定されるカテゴリ（分野、概念区分）と、そのカテゴリに関連する関連単語とを対応させて記憶するＤＢである。関連単語の取得方法は色々考えられるが、例えば、カテゴリ（名称）を検索エンジンに投げて検索結果のスニペットから関連単語（頻出語や特徴語としてもよい）を重み値とともに取得しておく。またここでTF-IDFを利用してもよい。図６は、コンテンツから抽出された特徴語をカテゴリ分類する様子を示す図である。カテゴリ分類ＤＢ１１１の関連単語からカテゴリを特定し分類する。
【００４６】
図３に戻り、ステップＳ３０４に進み、スコア抽出部１０４は、スコアを算出する。スコアは、コンテンツに対するカテゴリ毎の関連度合いを表す１つの指標である。図７は、カテゴリ毎にスコアを算出する様子を示す図である。ここでは特徴語と関連単語との重み値を乗算することにより算出できる。なお、これまで精度を高めるために重み値を考慮してきたが、単純に特徴語の出現回数でスコアを算出する方法もある。例えば、カテゴリ「カレー」には特徴語が３回、カテゴリ「コンピュータ」には特徴語が２回、又カテゴリ「コーヒー」には特徴語が３回出現する場合には、スコアをそれぞれ３、２、３とできる。つまり、スコアは、コンテンツに対するカテゴリ毎の関連度合いを表す指標であればよい。
【００４７】
図３に戻り、ステップＳ３０５に進み、配信広告選択部１０５は、スコアに基づいて配信広告の選択（判定）を行なう。ここでいう選択とは、配信する広告種別をコンテンツマッチ広告又は一般広告にするかの選択である。また、選択肢として広告を配信しない（空広告）という選択肢を設けてもよい。図８は、スコア順にカテゴリを並び替え、上位カテゴリを抽出する様子を示す図である。スコア抽出部１０４によりスコアが算出されたが、スコアの値順（降順）に並び替えて所定上位のカテゴリのみ抽出する。ここでは上位３つのカテゴリを抽出するものとし、それ以下のカテゴリについては線引きを行い配信広告選択に考慮されない。
【００４８】
ここで、上位３つのカテゴリ「コンピュータ」、「コーヒー」、及び「カレー」において、スコアに注目すると、相互間のスコアの差分は所定の範囲内に収まっていることが分かる（所定の範囲は予め設定される）。また、全カテゴリにおける各カテゴリが占めるスコアの割合（例えば、トピック率という）を算出してもよい。スコアやトッピック率いずれにしても、これら上位カテゴリのスコア又はトッピック率は近似（略同一、略均一、略均等）している。この場合、コンテンツは、３つの話題が均等に分散して含まれているコンテンツであるといえる。即ち、コンテンツには、「コンピュータ」、「コーヒー」、及び「カレー」の話題が均等に含むコンテンツであり、そのようなコンテンツに対してコンテンツマッチ広告を配信することは、話題が分散する中、高い広告効果は望めない。よって、配信広告選択部１０５は、所定上位カテゴリのスコアが略同一であるとき、コンテンツマッチ広告以外の、ウェブコンテンツに依存しない広告（一般広告）を選択する。そして、図３のステップＳ３０６に進む。
【００４９】
一方、配信広告選択部１０５は所定上位カテゴリのスコアが略同一でないとき、コンテンツマッチ広告の配信を選択（判定）する。所定上位カテゴリのスコアが略同一でないときとは、いずれか１ないし２程度のカテゴリが突出したスコア又はトッピック率を有する場合が想定される。例えば、コンテンツにおいて「コンピュータ」の話題が、「コーヒー」及び「カレー」の話題と比べ大部分を占める場合などである。この場合、配信広告選択部１０５は、コンテンツマッチ広告の配信を選択（判定）するとともに、スコアが上位所定数のカテゴリに分類された特徴語（及び重み値）をコンテンツマッチ広告検索部１０６に渡しておく。例えば、カテゴリ「コンピュータ」に分類された特徴語（及び重み値）であるところの、パソコン：0.5、オブジェクト指向言語：0.1、プログラミング：0.1をコンテンツマッチ広告検索部１０６に渡しておく。これら特徴語は、コンテンツマッチ広告を検索する際に利用される。そして、図３のステップＳ３０７に進む。
【００５０】
図３に戻り、ステップＳ３０６に進むと、一般広告検索部１０７は、一般広告ＤＢ１１３に登録される一般広告から広告を検索して、配信すべき広告を決定する。決定された広告は、Ｗｅｂサーバ２に送信される。なおここでいう一般広告は、広告媒体であるコンテンツに関係なく（依存しない）、例えば、世間一般で広く広告されるべきタイプ（内容）の広告である。例えば、コンテンツに関係のない商品情報やイベント情報についての広告である。そして、図３のステップＳ３０８に進む。
【００５１】
図３に戻り、ステップＳ３０７に進むと、コンテンツマッチ広告検索部１０６は、コンテンツマッチ広告／入札ワードＤＢ１１２を利用しコンテンツマッチ広告を検索して、配信すべきコンテンツマッチ広告を決定する（検索処理については後述する）。決定された広告は、Ｗｅｂサーバ２に送信される。ここでコンテンツマッチ広告検索部１０６は、広告媒体であるコンテンツにマッチしたコンテンツマッチ広告を検索するが、その際、配信広告選択部１０５から取得している特徴語（及び重み値）を利用する。そもそも、この特徴語（及び重み値）は、上位のスコアを有するカテゴリに分類された特徴語である。よって、本発明のコンテンツマッチ広告検索部１０６により検索されうるコンテンツマッチ広告は、上位のスコアを有するカテゴリに関連（マッチ）する広告となる。
【００５２】
一方、一般のコンテンツマッチ広告は、コンテンツから抽出した特徴語と重み値と、広告主が指定する入札ワードとのマッチング（スコアリング）により配信されるべきマッチング広告を決定するが、重み値を考慮するとはいえ、決定されるコンテンツマッチ広告は広いカテゴリに渡る可能性がある。１つのコンテンツ（広告媒体）に配信されるコンテンツマッチ広告は１つに限られずむしろ複数（例えば、３つなど）の場合が多く、例えば、「コンピュータ」、「コーヒー」、及び「カレー」などのカテゴリに属するコンテンツマッチ広告が決定される場合がある。もちろん、重み値を考慮されていれば、広くカテゴリが渡ってもコンテンツにマッチしているのでそれでよい。
【００５３】
しかしながら、あるほんの１語の重み値が極端に大きい場合、それに左右され、コンテンツ全体の話題からみればあまり適切でないコンテンツマッチ広告が決定されてしまう可能性がある。本発明のコンテンツマッチ広告検索部１０６は、上位スコアのカテゴリに分類された特徴語（及び重み値）のみによってコンテンツマッチ広告を決定するので、決定されるコンテンツマッチ広告は、上位スコアのカテゴリに関する広告のみとなる。それ以外のカテゴリの特徴語はコンテンツマッチ処理に考慮される余地はない。
【００５４】
このように、本発明によれば、１つのカテゴリに集中してスコアが大きい場合、そのスコアのカテゴリに係る広告に絞って広告を決定するので、高い広告効果を得られる場合がある。また、コンテンツ中あるほんの１語の重み値が極端に大きい場合でも、本発明によれば、複数の特徴語の重み値によりカテゴリ毎のスコアが算出されるので、その重み値の大きい１語が分類されるカテゴリは（総合スコアは上位から漏れて）足きりされ、よってコンテンツ中の話題と関係の少ない広告が決定される余地は少なくなる。
【００５５】
図３に戻り、ステップＳ３０８に進み、配信すべき広告（コンテンツマッチ広告又は一般広告）が決定され、Ｗｅｂサーバ２へ送信される。Ｗｅｂサーバ２は広告を受信すると、コンテンツ（広告媒体）に広告（広告情報）を埋め込んで、最終的にウェブコンテンツページとしてユーザの端末３に送信する。そして、端末３においてウェブブラウザ等で広告を含むウェブコンテンツページが表示される。図９は、表示されるウェブコンテンツページの一例である。一般広告が配信された例を示し、コンテンツとは関連のない広告が配信されている。なお、広告にはテキスト広告、画像広告（バナー）形式を含んでいる。また、テキスト広告、画像広告には、ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）などのリンク情報が埋め込まれている。
【００５６】
（コンテンツマッチ広告）
次に、コンテンツマッチ広告について簡単に説明を行う。コンテンツマッチ広告検索部１０６は、入札ワードを利用してコンテンツマッチ広告ＤＢ１１２から、カテゴリ（又はそのカテゴリに分類された特徴語）にマッチしたコンテンツマッチ広告を選択（検索）して決定する（ステップＳ３０６）。
【００５７】
図１０は、コンテンツマッチ広告ＤＢ１１２のデータ構造を示す模式図である。コンテンツマッチ広告ＤＢ１１２は、広告主が購入した広告（広告コンテンツ）と入札ワードとが対応付けられて登録されるＤＢである。広告主は、広告とその広告に関連する入札ワード（キーワード）を指定して広告を購入する。入札ワードは、配信する広告と広告媒体のコンテンツとマッチさせるためのキーワードである。
【００５８】
図１１は、広告媒体であるコンテンツから特徴語が抽出され、カテゴリ毎のスコアが算出され、上位カテゴリが抽出される様子を示す図である。この例では、所定上位カテゴリのスコアが略同一でなく、カテゴリ「コンピュータ」のスコアが特に大きい。コンテンツにおいて「コンピュータ」の話題が、「コーヒー」及び「カレー」の話題と比べ大部分を占める場合である。
【００５９】
図１２は、コンテンツマッチ広告検索部１０６が、入札ワードＤＢ１１２を利用して、広告媒体であるコンテンツと入札ワードとの適合度を表すマッチスコアを算出する様子を示す図である。入札ワードＤＢ１１２には、予め入札ワードとその関連単語（及び重み値）とが対応付けられて登録されている。カテゴリ「コンピュータ」に分類された特徴語の重み値と関連単語の重み値とから、例えば、ベクトル空間モデルなどを利用して広告媒体であるコンテンツと入札ワードとの適合度（関連度）を表すマッチスコアを算出する。ベクトル空間モデルは情報検索を行なうためのアルゴリズムである。重み値をベクトルとみなしてベクトル空間上に表現し、相関量をコサイン、内積、距離等によって計算し関連度を求める。算出されたマッチスコア降順に入札ワードを並び替え、所定上位の入札ワードを抽出する。そして、コンテンツマッチ広告ＤＢ１１２において、この入札ワードに対応する広告が決定（検索）される。ここで決定されたコンテンツマッチ広告は、上位のスコアを有するカテゴリ「コンピュータ」に関連する広告となる。
【００６０】
＜総括＞
これまで説明したように、本発明による広告配信装置１は、広告媒体であるコンテンツが略同一の話題（カテゴリ）から構成される場合、コンテンツマッチ広告の配信を行なわない。広告主は、広告表示毎に課金を行う方法で広告契約している場合に、広告効果の低いコンテンツへの広告配信を防ぐことができひいては費用対効果を高めることができる。また、広告配信は、広告効果の低いコンテンツへの広告配信を防ぐことができひいてはコンテンツに依存しない別広告を配信するなどして広告スペースの有効活用を図ることができる。
【００６１】
また、本発明による広告配信装置１は、広告媒体であるコンテンツが主要な話題（カテゴリ）から構成される場合、主要なカテゴリに関連するコンテンツマッチ広告の配信を行う。集中してあるカテゴリの話題が取り上げられている場合、話題のカテゴリに係る広告に絞って広告を決定するので、高い広告効果を得られる場合がある。また、コンテンツ中の話題と関係の少ない広告が配信される余地は少なくなる。
【００６２】
以上、本発明によれば、コンテンツマッチ広告含む広告配信に関して、広告効果の低減を防ぎ、効果的な広告配信を行う広告配信装置、広告配信方法、及び広告配信制御プログラムを提供することが可能となる。
【００６３】
なお、本発明の好適な実施の形態、特定の具体例を示して本発明を説明したが、特許請求の範囲に定義された本発明の広範な趣旨および範囲から逸脱することなく、これら具体例に様々な修正および変更を加えることができることは明らかである。すなわち、具体例の詳細および添付の図面により本発明が限定されるものと解釈してはならない。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】本発明に係るネットワーク構成図である。
【図２】本発明の実施形態に係る広告配信装置及びＷｅｂサーバの一実施形態の主要機能を示す機能ブロック図である。
【図３】本発明による広告配信装置の広告配信処理例を示すフローチャートである。
【図４】ウェブコンテンツから特徴語とその重み値が抽出された様子を示す図である。
【図５】カテゴリ分類ＤＢのデータ構造を示す模式図である。
【図６】特徴語をカテゴリ分類する様子を示す図である。
【図７】カテゴリ毎にスコアを算出する様子を示す図である。
【図８】上位カテゴリを抽出する様子を示す図である。
【図９】表示されるウェブコンテンツページの一例である。
【図１０】コンテンツマッチ広告ＤＢのデータ構造を示す模式図である。
【図１１】上位カテゴリが抽出される様子を示す図である。
【図１２】マッチスコアを算出する様子を示す図である。
【符号の説明】
【００６５】
１          広告配信装置
２          Ｗｅｂサーバ
３          端末
４          ネットワーク
１０１      コンテンツ受信部
１０２      特徴語抽出部
１０３      カテゴリ分類部
１０４      スコア算出部
１０５      配信広告選択部
１０６      コンテンツマッチ広告検索部
１０７      一般広告検索部
１０８      広告送信部
１１１      カテゴリ分類ＤＢ
１１２      コンテンツマッチ広告ＤＢ／入札ワードＤＢ
１１３      一般広告ＤＢ
２０１      ページ要求受信部
２０２      コンテンツ送信部
２０３      広告受信部
２０４      ページ作成部
２０５      ページ送信部
２０６      コンテンツＤＢ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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